{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<center>\n",
    "<img src=\"../../img/ods_stickers.jpg\">\n",
    "## Открытый курс по машинному обучению\n",
    "<center>Автор материала: ФИО (в соответствии с рейтингом), ник в ODS."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# <center>Тьюториал (шаблон)</center>\n",
    "## <center>Описание задания</center>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "source": [
    "Последнее задание – самое творческое. Предлагается написать и опубликовать тьюториал практически на любую тему вокруг Data Science & Machine Learning. \n",
    "\n",
    "Правила:\n",
    "- это должен быть именно тьюториал (воспроизводимый ipynb), то есть что-то полезное, после чего можно чему-то научиться, а не просто измышления на тему, как в научных статьях\n",
    "- это не тупо перевод какого-то другого материала. Частично можно заимствовать, но с честными ссылками\n",
    "- пререквизитом должно быть знание ML на уровне нашего курса, не стоит писать тьюториалы про глубокое обучение, вероятностное программирование, байесовский подход, обучение с подкреплением - к подобным темам нужен основательный подход. И наоборот, вряд стоит делать тьюториал слишком простым (скажем, взять какую-то либу и показать из неё только пару методов)\n",
    "- объём – не слишком маленький и не слишком большой. Расчёт на полчаса-час вникания/воспроизведения (хотя тут могут быть исключения)\n",
    "\n",
    "Можно сразу задумать это в виде статьи на Хабр и найти в слэке OpenDataScience в #ods_habr единомышленников, кто-то наверняка вызовется помочь, если тема крутая. \n",
    "\n",
    "Вот полтора десятка тем, которые я могу предложить (но это чисто в качестве примера, можете придумать что-то ещё):\n",
    "- сбор данных, краулинг с помощью Scrapy, работа с форматами XML, JSON и т.д.\n",
    "- обзор библиотеки dask\n",
    "- обзор библиотеки Bokeh или ещё какой-нибудь визуализашки\n",
    "- деревья решений со статистическими тестами в узлах\n",
    "- обзор библиотеки H2O\n",
    "- пуассоновская/квантильная или ещё какая-нибудь регрессия \n",
    "- автоматизация машинного обучения, AutoML, Teapot\n",
    "- интерпретируемость алгоритмов ML - LIME, сведение лесов к деревьям (но вообще @kmike подобный пост задумал)\n",
    "- обзор библиотеки LightGBM (если это не сделает @natekin)\n",
    "- обзор какого-нибудь метода кластеризации (с мотивацией, зачем он нужен)\n",
    "- методы снижения размерности для визуализации (помимо t-SNE есть еще много методов из семества manifold learning)\n",
    "- word2vec (статьи с лаконичным названием Word2vec на хабре ещё нет, но если за это браться, то это должна быть годнота)\n",
    "- методы заполнения пропусков в данных\n",
    "- обзор решения какого-то соревнования, в котором вы участвовали\n",
    "- описание какого-нибудь Kaggle-трюка\n",
    "- счетчики в задачах обучения с учителем: WOE, smoothed likelihood и прочие способы построения признаков с помощью целевого \n",
    "- в Scikit-learn ещё много всего, что мы не обсудили, можно восполнить пробел (скажем, разные методы отбора или хэширование признаков, можно получше осветить пайплайны NestedCV или elastic net)\n",
    "- методы визуализации деревьев в Python (в обход стандартного варианта с graphviz)\n",
    "- обзор какой-нибудь мелкой, но полезной либы-утилиты \n",
    "- по статистике тоже можно что-то завернуть, но так чтоб широкой аудитории было понятно\n",
    "- это может буть и что-то расширяющее пройденные нами темы в рамках курса, например, более широкий обзор возможностей Vowpal Wabbit \n",
    "- анализ данных с помощью утилит bash\n",
    "- ...\n",
    "\n",
    "Опубликовать надо следующим образом: \n",
    "1. сделать pull request с тьюториалом в виде Jupyter-тетрадки в https://github.com/Yorko/mlcourse_open/tree/master/jupyter_russian/tutorials. Используйте данную тетрадку как основу. При пул реквесте соблюдайте структуру репозитория (данные – в data, картинки – в img), большие файлы (скажем, больше 10 Mb) не надо комитить – лучше ссылку на данные дать в тетрадке. И естественно, перед этим обновите свою версию репозитория\n",
    "2. Кинуть ссылку на тьюториал в слэк OpenDataScience в канал #mlcourse_open, а также краткое описание, чему посвящен тьюториал. Поставить тег **#tutorial_contest**\n",
    "\n",
    "Баллы получат все, кто что-либо опубликует, опять полагаемся на мудрость толпы – ставьте плюсы (:heavy_plus_sign:) за крутые тьюториалы. Баллы будут начисляться пропорционально набранным плюсам с неизвестным пока коэффициентом, но так чтоб за лучший тьюториал было не менее 20 и не более 40 баллов.\n",
    "\n",
    "Дедлайн по публикации тьюториалов – 31 мая, по голосованию – 2 июня (то есть число плюсов будет считаться по состоянию на 23:59 2 июня). "
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "anaconda-cloud": {},
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}
